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11 mars 2018 à 13:52:43 Ok, tu as installé le python du site officiel. Cependant tu n'as pas coché la case disant que tu veux ajouter Python à ta variable d'environnement PATH durant l'installation. Pour résoudre le problème, tu vas dans Ajouter ou Supprimer des programmes. Tu trouves Python et tu appuies sur le bouton Modifier. Dans la première fenêtre, tu choisis l'option Modify. Deuxième fenêtre: tu t'assures que pip est bien sélectionné (il l'est par défaut). Troisième fenêtre: tu sélectionnes la case Add Python to environment variables. Tu ouvres une invite de commande et tu tapes pip install tensorflow. Impossible d'installer tensorflow sur anaconda - www.devfaq.fr. - Edité par Dan737 11 mars 2018 à 13:53:37 11 mars 2018 à 17:01:49 Bien vu l'aveugle! Par contre lorsque je le fais il me demande d'ouvrir le fichier python3. 6. 3... sauf que encore une fois.. faut tjrs que moi se sois pas comme les autres et mon fichier python ne se trouve pas directement dans C:/ mais dans C:/Users/Ziratya/AppData/Local/Programs/Python...... et en sélectionnant le launcher ou d'autres ca marche pas.. 12 mars 2018 à 10:15:24 Je ne suis pas sûr de comprendre le problème que tu rencontres.
Mais que fait-on si les images deviennent plus complexes? Et si on doit classifier les images dans des centaines ou des milliers de catégories? En fait, actuellement, le machine learning est très souvent basé sur le deep learning. Deep veut dire profond, et ce qui est profond, c'est le réseau. Il comprend souvent une dizaine de couches, avec des milliers de neurones par couche. Entraîner des réseaux profonds n'est devenu possible qu'au cours des dix dernières années, après que les gens aient réalisé que l'entraînement pouvait se faire très rapidement sur GPU (Graphical Processing Unit, ou processeur graphique). Or, le développement des GPUs avait été poussé durant des années par l'industrie du jeu vidéo pour fournir des cartes graphiques de plus en plus puissantes aux joueurs. Installer tensorflow avec anaconda du. Il était donc facile de se procurer le matériel nécessaire. De nos jours, il est possible de faire du deep learning sur des cartes graphiques grand public comme la GeForce GTX 1050 Ti, qui coûte 200 euros. Et si vous avez un peu plus d'argent à mettre là-dedans, vous pouvez vous faire plaisir avec la NVidia Tesla V100, que l'on peut se procurer pour la modique somme de 6000 euros.
Un petit modèle de réseau de neurones sera exécuté bien plus rapidement sur le processeur plutot que sur la carte graphique. Et Inversement, un modèle qui prend en entrée une giga grosse image avec plein de méga pixel, tels que celle que l'on capture de nos jours avec les smartphone haut de gamme avec sera intractable pour le processeur. Installer tensorflow avec anaconda free. C'est pourquoi, ce type de problème nécessitera obligatoirement l'utilisation du gpu et donc l'installation de tensorflow-gpu plutot que du tensorflow par défaut. C'est pourquoi de préférence, si vous êtes en posession d'un ordinateur équipé d'une carte graphique NVIDIA. Si vous avez une carte AMD, à ma connaissance et à l'heure ou j'écris cet article il ne vous sera pas possible d'utiliser la version pour carte graphique. Pour la simple et bonne raison que tensorflow utilise CUDA pour effectuer ces calcul, ce dernier étant propriétaire et appartenant à NVDIA, il ne peut pas s'exécuter sur les gpu AMD. Une alternative à ce problème existe, ce serait d'utiliser la librairie de calcule OpenCL mais pour l'instant aucune version de tensorflow utilisant cette dernière n'a été créée.
Si vous avez suivi mon tuto sur les chiffres manuscrits, Anaconda est déjà installé sur votre système. Sinon, téléchargez Anaconda pour votre système: Choisissez la version pour python 2. X ou 3. X. Si vous utilisez Windows ou Linux, prenez garde à choisir l'outil d'installation 64 bits si vous avez un système 64 bits. Lancez l'outil d'installation et installez Anaconda. Lancez l'application Anaconda Prompt. Dans le prompt, créez un nouvel environnement anaconda en tapant: conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu Activez cet environnement: Et installez quelques packages supplémentaires dont vous aurez besoin par la suite: conda install jupyter matplotlib scikit-learn Étape 4: Test! Nous avons maintenant tout ce qu'il nous faut. Lancez Anaconda Navigator, et allez dans l'onglet Environments. Vous devriez y voir votre environnement tf_gpu. Sélectionnez-le. Cliquez sur la flèche à droite et sélectionnez "Open with IPython". Installer TensorFlow sous Windows pour le Deep Learning. Dans le prompt IPython, entrez: import tensorflow as tf sess = tf.